一种多学科交叉的古典文献文字识别技术研究

为了古典文献文字识别效果更好,在分析前人研究成果的基础上,基于多学科交叉,对遗传算法进行改进:建立经过优化的初始化种群,为交叉选择方法提供多样性的信息,利用柯西变异与高斯变异结合形成PM生成器.实验表明:该技术有效地提高了求解质量,较好地优化算法性能.

基于并行遗传算法的古体汉字识别技术研究

利用计算机技术识别《四库全书》文字的研究起步较晚,本文在分析前人研究成果的基础上,基于并行遗传算法,把古体汉字识别问题表达为一类带约束条件的组合优化问题.运用特征属性进行编码,采用并行遗传算法中的适应度函数优化和迁移策略,较好地改善了搜索性能.实验结果表明:并行遗传算法能有效地提高文字识别质量.